ToCo：基于Token对比的弱监督语义分割新方案

人工智能

2023-07-11 15:42:15

弱监督语义分割：ToCo方法革新，告别伪标签缺陷

语义分割的魅力

语义分割在计算机视觉领域炙手可热，它能将图像中每个像素点分类为不同的语义区域，从而识别出图像中的不同物体。这一技术在自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛应用。

弱监督的挑战

传统弱监督语义分割方法依赖于预训练模型和注意力图（CAM）生成伪标签。然而，CAM无法识别完整的对象区域，导致分割结果不佳。

ViT的出现

ViT（Vision Transformer）将图像转换为Token，并用Transformer处理，解决了CAM识别不足的问题。但ViT又带来了过度平滑问题，分割结果缺乏细节。

ToCo：Token对比的突破

为了解决上述问题，ToCo（Token对比）方法应运而生。ToCo利用Token之间的对比生成伪标签，有效避免了过度平滑，同时识别出完整对象区域。

ToCo的优势

在PASCAL VOC 2012数据集上，ToCo方法取得了令人瞩目的成果，平均交并比（mIoU）高达82.5%，远高于ViT的80.3%。

ToCo的实现

ToCo方法的实现涉及以下步骤：

Token提取： 将图像转换为一组Token。
Token对比： 计算不同Token之间的相似性和差异性。
伪标签生成： 根据Token对比结果，为图像的每个像素点分配伪标签。
弱监督分割： 使用伪标签训练语义分割模型。

代码示例

以下代码示例演示了ToCo方法的基本实现：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 转换图像为Token
image = transforms.ToTensor()(image)
tokens = vit_model(image)

# 计算Token对比度
similarity_matrix = torch.cosine_similarity(tokens, tokens)

# 根据对比度生成伪标签
pseudo_labels = torch.argmax(similarity_matrix, dim=1)

# 训练语义分割模型
segmentation_model = torch.nn.SegmentationModel()
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(segmentation_model.parameters())

for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        output = segmentation_model(batch['image'])
        loss = loss_fn(output, batch['pseudo_labels'])
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()